Структура експертних систем.

Типова експертна система складається з таких компонентів (рис1):

• база даних;

• база знань;

• підсистема логічного виведення;

• підсистеми пояснення;

• підсистеми набуття знань;

• діалогового процесора.

Основу будь-якої ЕС становлять база знань (БЗ), яка містить у собі знання про предметну галузь та способи розв’язання задач, а також підсистема логічного виведення.

База даних (БД) або робоча пам'ять призначена для зберігання вхідних і проміжних даних.

База знань призначена для зберігання довготермінових даних, що описують предметну область і правил, які визначають перетворення даних у цій предметній області.

Підсистема розв'язування (логічного виведення) на основі вхідних даних з робочої пам’яті і знань з БЗ формує таку послідовність правил, яка приводить до рішення цієї задачі.

Рис.1. Типова структура експертної системи.

Підсистема набуття знань автоматизує процес поповнення ЕС знаннями (виконується експертом-користувачем).

Підсистема пояснення пояснює, яким чином система отримала рішення задачі (або чому його не отримала), і які знання вона при цьому використала. Це полегшує експерту тестування системи і збільшує довіру користувача до отриманих результатів.

Діалоговий процесор призначений для організації "дружнього" інтерфейсу зі всіма категоріями користувачів, як у ході рішення задачі, так і при набутті знань і поясненні роботи системи.

Система функціонує в циклічному режимі: вибір (запит) вхідних даних, спостереження, інтерпретація результатів, засвоєння нової інформації, висування за допомогою правил тимчасових гіпотез і після цього вибір наступної сукупності даних (рис. 2). Такий процес продовжується доти, доки не надійде інформація, яка достатня для кінцевого висновку.

Основні режими роботи експертних систем

У роботі ЕС можна виділити два основних режими: режим набуття знань і режим рішення задачі (режим консультації або режим використання ).

У режимі набуття знань спілкування з ЕС здійснює експерт за допомогою інженера знань (професіонала, що працює з експертами в пошуку знань (фактів і евристик), які вони обробляють.).

Використовуючи підсистему набуття знань, експерт описує проблемну область у вигляді сукупності фактів і правил. Іншими словами, "наповняє" ЕС знаннями, що дозволяють їй самостійно вирішувати задачі з проблемної області.

Відзначимо, що цьому режимові при традиційному підході до програмування відповідають етапи: алгоритмізації, програмування і налагодження, виконувані програмістом. Таким чином, на відміну від традиційного підходу у випадку ЕС розробку програм здійснює не програміст, а експерт, що не володіє програмуванням.

У режимі консультацій спілкування з ЕС здійснює кінцевий користувач, якого цікавить результат або спосіб його одержання. Необхідно відзначити, що в залежності від призначення ЕС користувач може:

• не бути фахівцем у даній предметній області, і в цьому випадку він звертається до ЕС за результатом, якого не вміє одержати сам;

• бути фахівцем, і в цьому випадку він звертається до ЕС з метою прискорення одержання результату, покладаючи на ЕС рутинну роботу.

Добре побудована ЕС має можливість самонавчатися на розв'язуваних задачах, поповнюючи автоматично свою БЗ результатами отриманих висновків і рішень.